Desarrollan un robot que aprende como un niño para tareas complejas

Un grupo de investigadores de la Universidad Jiao Tong de Shanghái presentó un nuevo robot denominado RL-100, que ha sido diseñado para aprender habilidades complejas de manera similar a como lo hacen los niños. Este avance en la robótica permite al robot realizar tareas variadas, como servir jugo, doblar toallas y destapar frascos, utilizando una combinación de observación y aprendizaje autónomo. Su desarrollo se basa en un proceso estructurado en etapas que comienza con la observación de humanos realizando estas actividades.

La primera fase del proceso de aprendizaje se centra en que el robot observe cómo expertos ejecutan diversas tareas a través de teleoperación, lo cual le permite captar los movimientos y acciones necesarias para realizar dichas tareas de manera efectiva. Este aprendizaje inicial se complementa con una política visuomotora que integra imágenes de cámaras y datos tridimensionales con los movimientos requeridos para manipular los objetos.

Una vez que el robot ha aprendido a imitar adecuadamente, pasa a la segunda etapa, que consiste en el aprendizaje por refuerzo. En esta fase, el RL-100 mejora sus habilidades por medio de la práctica y la experiencia, almacenando tanto los intentos exitosos como los fallos para ajustar su desempeño según un algoritmo específico. Esta metodología busca incrementar la efectividad en la ejecución de las tareas mientras se minimizan retrocesos en el aprendizaje.

El sistema también incluye una evaluación offline, que permite evitar que el rendimiento del robot disminuya durante las actualizaciones de su programación. Esto es fundamental para su operatividad en entornos no estructurados, donde puede encontrarse con imprevistos o con objetos desconocidos.

Desde su implementación, el robot ha sido evaluado en diversas tareas prácticas, logrando una notable tasa de éxito de hasta el 100% en 1.000 pruebas realizadas. Además, se ha demostrado su capacidad de adaptación, permitiéndole operar en situaciones reales sin necesidad de reentrenamiento, como ocurrió en un centro comercial donde sirvió jugo fresco de manera constante durante siete horas sin incidentes.

Para mejorar la eficiencia del robot, los investigadores también enfrentaron el desafío de reducir la latencia computacional, tradicionalmente alta en robots de esta índole. Implementaron un nuevo sistema de destilación de modelos que simplifica el proceso de decisión, logrando reducir el tiempo de respuesta a solo 10 milisegundos, a diferencia de los 100 milisegundos anteriores.

La creación del RL-100 marca un hito en la robótica, al acercar el aprendizaje autónomo de máquinas a la forma en que los niños adquieren habilidades. Este avance tiene el potencial de revolucionar la manera en que se utilizan los robots en diversas aplicaciones, desde la asistencia en el hogar hasta procesos industriales, aunque en Argentina aún queda camino por recorrer para integrar plenamente estos desarrollos tecnológicos en la industria local.